自律システム に関する最新の記事

自律エージェント間の協力を改善するためにQ値シェーピングを導入。

新しい方法が不確かな環境で自律ロボットの意思決定を向上させる。

Noise2Imageメソッドは、イベントカメラが静的なシーンをキャプチャする能力を向上させる。

今日の接続されたデバイスにおけるコンセンサスの重要性について学ぼう。

深層強化学習を使ったカメラ露出調整の新しい方法。

世界モデルの影響とソラの独自の能力を探ってみて。

新しいアルゴリズムは、リスクと効率を考慮して意思決定を改善する。

不確実性を理解することで、ロボットは予測できない環境でうまく動けるようになるんだ。

TEPが複雑なトレーニングなしでテクスチャのエッジ検出をどう変えるか発見しよう。

複雑な環境での効率的な強化学習のための新しいフレームワーク。

対抗的機械学習が自律宇宙船に与えるリスクを見てみよう。

アクティブラーニング技術を使って非線形システムを効率的にモデル化して制御する方法。

新しい技術で深層ニューラルネットワークの検証が強化されて、より安全なアプリケーションが実現されるよ。

新しい技術がマルチモーダルセンサーと学習アルゴリズムを使ってドローンの着陸精度を向上させてるよ。

動的モデル予測シールドは、強化学習の安全性と効率を高めるよ。

緊急時に自律エージェントが動的なターゲットを効率よく追跡する方法。

YOLOv10は、さまざまなアプリケーションでの物体検出の速度と精度を向上させるよ。

新しい方法が、さまざまなアプリケーションのためのポイントクラウドデータの質を向上させる。

BROを紹介するよ、もっと早くロボットが学べる方法なんだ。

農業、自律システム、ヘルスケアにおけるAIの役割を調査中。

新しいアルゴリズムが、厳しい地形での小型月面ローバーのナビゲーションを向上させるよ。

これは、確率的アプローチが機械学習における対比学習をどのように改善するかを探るものです。

RCDNはカメラの故障があってもエージェント間のコラボレーションを改善する。

uJSCCは、より良いコミュニケーションのためにソースコーディングとチャネルコーディングを統合する。

新しいシステムが、1本のビデオを使って動的な3Dシーンを追跡・認識するよ。

宇宙船のタスクで行動の選択がRLエージェントにどう影響するかを調べる。

新しい方法が、重要なアプリケーションでのニューラルネットワークの信頼性を高める。

新しいアプローチが既知と未知のクラスのセグメンテーション性能を向上させる。

新しい手法が、視覚強化システムの環境からの学習を改善する。

新しい方法が機械学習の不確実性に対処することで、予測の信頼性を高める。

未知の動作を持つ自律システムのための安全な移動エリアを決定する方法を見てみよう。

新しい方法で、ロボットが周囲を評価するのがラベル付けを最小限にして改善された。

ISACは、より良い無線技術のためにセンシングと通信を組み合わせてるんだ。

機械学習の意思決定を向上させるための細かい因果関係を探る。

新しい方法が敵対的に訓練されたモデルの不確実性定量化を強化する。

多様な人間の興味とAIシステムを合わせる複雑さを探る。

MASAはラベルのない画像を使ってオブジェクトトラッキングを学んで、いろんな状況に適応できるようになったよ。

この記事は、言語モデルがロボットのコミュニケーションとインタラクションをどう改善するかを検討してるよ。

WGBoostは、さまざまな分野で高度な確率的予測とより良い不確実性の扱いを提供します。

新しいアプローチが重要な予測におけるモデルの信頼性を向上させる。